機器學習效能指標（ROC、AUC、）
混淆矩陣
- TP(真正樣本數): 預測是正樣本(positive)，預測正確(ture)的個數，即實際是正樣本預測成正樣本的樣本數
- FN(假負樣本數)
- TN(真負樣本數)
- FP(假正樣本數)
ROC
- 橫軸：FPR(負正樣本率)=FP/(FP+TN) 即，預測錯的原本負樣本佔總體負樣本的比例
- 縱軸：TPR(真正樣本率)=TP/(TP+FN) 即，預測對的原本正樣本佔總體正樣本的比例
橫軸越小越好，縱軸越大越好，即，ROC曲線在斜對角線以下，則表示該分類器效果差於隨機分類器，反之，效果好於隨機分類器，當然，我們希望ROC曲線儘量除於斜對角線以上，也就是向左上角（0,1）凸。
AUC
ROC下的面積，即，AUC量化了ROC曲線的分類能力，越大分類效果越好，輸出概率越合理
- AUC ＝ 1，代表完美分類器
- 0.5 < AUC < 1，優於隨機分類器
- 0 < AUC < 0.5，差於隨機分類器
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